Lineare Regression - Bootstrapping & robuste Parameterschätz

Regressionsmodelle aller Art mit SPSS.

Lineare Regression - Bootstrapping & robuste Parameterschätz

Beitragvon juliam094 » Fr 15. Dez 2023, 03:17

Hallo,

ich möchte sehr gerne eine bivariate lineare Regression zwischen Lernmotivation und Gewissenhaftigkeit berechnen.

Da die Residuen der Varibalen nicht normalverteilt sind und keine Homoskedastizität vorliegt, wollte ich eine Regression mit Bootstrapping und robuster Parameterschätzung (HC3) durchführen.

Hierfür habe ich folgende Syntax verwendet:

BOOTSTRAP
/SAMPLING METHOD=SIMPLE
/VARIABLES TARGET=LM INPUT=GE
/CRITERIA CILEVEL=95 CITYPE=PERCENTILE NSAMPLES=1000
/MISSING USERMISSING=EXCLUDE.
UNIANOVA LM BY GE
/METHOD=SSTYPE(3)
/INTERCEPT=INCLUDE
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/ROBUST=HC3
/DESIGN=GE.

Ich hoffe, das darf man so machen.

Leider erhalte ich einen Output, den ich nicht verstehe. Welche Werte sind denn von Bedeutung?

In der Literatur finde ich leider auch keine Angaben. :(

Vielen lieben Dank!
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Beispiel Biv. Regression - Bootstrapping & HC3.pdf
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juliam094
 
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Re: Lineare Regression - Bootstrapping & robuste Parametersc

Beitragvon ponderstibbons » Sa 16. Dez 2023, 13:10

Ein intervallskalierter Prädiktor sollte nicht als ein kategorialer Faktor verwendet werden.

Mit freundlichen Grüßen

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